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課程背景：

本課程主要介紹預測的準備與數據清洗，傳統預測技術與模型及實踐應用，AI預測模型介紹，及預測準確率分析、評估方法和標準等。

課堂的重點是實踐演練，預測課堂練習主要通過EXCEL函數，高級分析工具庫Toolpak，并介紹Minitab與IBMSPSS的專業統計工具的預測分析方法，通過本課堂學習與練習，學員可以切實牢固掌握預測專業模型的知識和與分析方法及相關專業技能。

Thiscoursefocusesoncomprehensiveandpracticalforecastingmethodologies,coveringdatapreparation&preprocessing,classicalforecastingmodelsandtheirapplications,AIforecastingmodeling,andquantitativeaccuracyevaluation(MAE,RMSE,MAPE).

Centeredonhands-onpractice,thecourseadoptsExcelfunctionsandAnalysisToolPakforexercises,andintroducespredictiveanalysiswithMinitabandIBMSPSS.Afterthecourse,participantswillmasterprofessionalforecastingmodels,analyticalmethodsandcoreskillsfordata-drivendecision-making.

參訓對象：

建議由供應鏈相關管理、決策和數據分析人員等相關職能參與，相關的崗位如需求計劃經理/需求計劃專職人員/預測專員等負責需求管理和預測的人員。

授課形式：

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：

1.預測的準備–ForecastingPreparation

預測的本質與預測的挑戰Theforecastingnaturesandchallenges

預測測的準備Forecastingpreparation

數據清洗DataCleansing

如何評估預測準確率Forecastaccuracyassessment

課堂練習，如何評估預測準備率

認識預測的數據形態及評判Datapatternoftimeseries

2.預測技術介紹及應用–ForecastingTechnologiesIntroduction

預測的分類Theclassificationsofforecast

定性預測與定量預測Qualitativeandquantitativeforecasting

3.定量預測預測技術介紹及應用–QuantitativeForecastingModelsandApplications

定量預測模型：

天真預測Na?veForecast

移動平均MovingAverages

課堂練習，天真預測與移動平均法的應用（EXCEL分析）

簡單指數平滑SimpleExponentialSmoothing

自適應指數平滑Adaptive-ResponseRateSingleExponentialSmoothing

趨勢指數平滑TrendExponentialSmoothing

課堂練習，簡單與趨勢指數平滑的應用（EXCEL，Minitab分析）

季節指數的算法Howtocalculateseasonalindex

季節與趨勢Trend&SeasonalExponentialSmoothing

課堂練習，季節趨勢指數平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

經典分解法Decomposition

課堂練習，季節趨勢指數平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

一元線性回歸SimpleLinearprogramming

課堂練習，季節趨勢指數平滑的應用（EXCEL，Minitab，SPSS分析）

多元線性回歸介紹MultipleLinearprogramming

ARIMA及SARIMA模型介紹高級復雜預測應用的EXCEL，SPSS分析介紹

4.AI預測模型介紹TheintroductionofAIforecastingmodels

AI預測模型簡介，以及應用場景AIforecastingmodels：XGboost,LSTM,LightGBM,CausalML

AI預測模型與常規的預測模型的不同點ThedifferencesforAIandregularmodels